{"id":1072,"date":"2020-06-18T10:11:00","date_gmt":"2020-06-18T10:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/web.quimedia.it\/redazione\/?p=1072"},"modified":"2021-02-17T09:19:45","modified_gmt":"2021-02-17T09:19:45","slug":"la-differenza-tradato-e-conoscenza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/web.quimedia.it\/redazione\/2020\/06\/18\/la-differenza-tradato-e-conoscenza\/","title":{"rendered":"La differenza tra dato e conoscenza"},"content":{"rendered":"\n<p>La gestione della pandemia causata dal Covid-19 ha messo in evidenza due fatti fondamentali. Il primo: che raccogliere dati \u00e8 necessario per ottenere conoscenza. Il secondo: che i dati di per s\u00e9 stessi non significano conoscenza, ma anzi, che raccogliere dati poco affidabili apre le porte al caos.<br>Abbiamo potuto constatare infatti quanto sia importante raccogliere dati capillari sullo sviluppo della pandemia nei diversi distretti sanitari italiani, come ad esempio il numero di tamponi, il numero dei casi positivi, e il numero dei ricoverati in terapia intensiva.<br>Sulla base di questi dati sono state prese delle decisioni importantissime a livello strategico: quali attivit\u00e0 tenere aperte, che forme di distanziamento sociale mettere in pratica, e cos\u00ec via. Allo stesso tempo, abbiamo osservato quanto sia complicato utilizzare questi dati per ricostruire una visione coerente della realt\u00e0. Pi\u00f9 nello specifico: i numeri, da soli, non significano nulla. Per poterli interpretare e confrontare dobbiamo sapere come e quando sono stati raccolti, con che criteri sono stati processati, come sono stati aggregati e, infine, comparati.<br>Due esempi per tutti.<br>Il primo: la difficolt\u00e0 di decidere se qualcuno \u00e8 venuto a mancare \u201ca causa del coronavirus\u201d.<br>Il secondo: la difficolt\u00e0 di calcolare il numero di tamponi positivi giorno per giorno, quando i dati sono invece raccolti alla sorgente con un margine di tempo pi\u00f9 ampio (ad esempio: settimanale).<br>Tutto questo ci comunica un concetto molto semplice, ma purtroppo ampiamente sottovalutato: che bisogna impiegare i migliori esperti non solo per raccogliere, processare, trasformare e visualizzare i dati, ma in primis per associare ai dati una descrizione chiara di quale sia il loro significato.<br>Questa attivit\u00e0 in informatica si indica col termine \u201cmodellazione concettuale\u201d. Si tratta di un\u2019attivit\u00e0 che molti in informatica considerano tediosa e talvolta inutilmente complessa: richiede tempo, pazienza e la capacit\u00e0 di mettere assieme le competenze tecniche di un informatico con quelle di chi conosce il contesto dei dati (in questo caso medici, epidemiologi, e chi pi\u00f9 ne ha pi\u00f9 ne metta).<br>Ma \u00e8 un\u2019attivit\u00e0 imprescindibile, perch\u00e9 \u00e8 solo comprendendo il significato dei dati in tutte le loro sfumature che si pu\u00f2 ottenere una visione fedele della realt\u00e0.<br>In altre parole: quando si va a cercare l\u2019oro, non importa chi arriva prima, importa chi ha il setaccio migliore.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right\"><strong><em>Autore: Marco Montali<\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La gestione della pandemia causata dal Covid-19 ha messo in evidenza due fatti fondamentali. Il primo: che raccogliere dati \u00e8 necessario per ottenere conoscenza. 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